feat(icon): 轨迹时序指纹修复 —— 1ms 图标 4/8→7/8=0，errorCode 语义与轨迹对拍收口
- 真因：dt 分布与真机严重不符（旧 50% 落 0~16ms，真机 79% 落 13~20ms）+ 点数 随机 57~65（真机 6/6 恒 61）。按 6 条真机轨迹重拟合 _sample_dt，新增 _fit_points 钉死 61 点（补齐用 [0,0,dt] 驻留点，不能复制位移点——净位移会被放大）。 - A/B：1ms 图标 0×4→0×7（前 7 连 0）；残余偶发 12 为连发频控形态，低频使用即可。 - errorCode 语义标定：50=答案被否（容差实测 25~40px，我们点偏仅 2~3px）， 12=包级拒答；判点位只看 50/0。 - 顺带修 build_plain：轨迹落末槽（k=37）时 chunk2 恒补前导逗号 → 非法 JSON。 - 新增 scripts/verify/send_campaign.py（批量真发+落图+统计）与 judge_icons.py （提示目标 vs 点击点并排判读）；账本 #64~#74 + 专文 ICON2408.md。 复验：selftest 全绿；判读图 24/24 点位全对；mliev 图标 9/10=0。
This commit is contained in:
yml2213
@@ -0,0 +1,125 @@
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# 2408 图标点选 —— 「errorCode 是什么错」完整实验记录（2026-10-12）
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> **最终结论**：两层原因，都已实锤——
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> 1. **不是"点得不准"**：点击离图标中心 2~3px，服务端容差 25~40px，富余一个数量级。
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> 2. **是"轨迹不像人"**：旧轨迹的 dt（事件间隔）分布与真机严重不符（我们 14% 的事件是 0~4ms、
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> 50% 在 0~16ms；真机 79% 集中在 13~20ms、0~4ms 只有 0.28%），点数还随机 57~65
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> 而真机**恒为 61**。修掉之后 1ms 图标 **4/8 → 7/8 = errorCode 0**（前 7 连 0）。
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>
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> 错误码语义：`0`=通过，`50`=答案被否（点位/目标错了才会给），`12`=包级拒答（轨迹/指纹不像人，
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> 答案还没被裁判）。**修轨迹前**我们一直把 12 误当成"位置/风控玄学"。
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## 1. 仓内工具（本轮新增，别再写 /tmp 一次性脚本）
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| 工具 | 作用 |
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| `scripts/verify/send_campaign.py` | 真实发送**批量实验**：打 N 发 + 落图 + 统计；支持 `--offset DX,DY`（答案平移，测容差）、`--swap`（故意答错，负对照）、`--target 1ms\|mliev`、`--kind icon\|text\|slider\|any`。每次跑落 `bg.jpg / prompt.jpg / annotated.jpg / points.json`，并把**点击顺序**（1/2/3）画在底图上 |
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| `scripts/verify/judge_icons.py` | 把一次实验目录变成**目视判读图**：每行一次跑，列 = `[提示图第 j 个目标] vs [第 j 个点击点 ±32px 的背景 patch]` —— 点得对不对、顺序对不对一眼可判 |
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产物默认落在**项目内** `har/1ms_dianxuan/icon_campaign/<tag>/`（`har/**` 只跟踪 `.md`，
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所以图片不进 git，但留在项目树里便于复核）。
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```bash
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# 基线
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.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 8
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# 容差标定 / 负对照
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.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --offset 25,0
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.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --swap
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# 目视判读
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.venv/bin/python scripts/verify/judge_icons.py har/1ms_dianxuan/icon_campaign/<tag>
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```
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### 1.1 「点得准不准」的独立量尺
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`send_campaign.py::icon_centroid_offset()`：在点击点周围截 64×64，用 Otsu 分出图标
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**暗色笔画**，取笔画质心当作"图标视觉中心"，报告 **点击点 ↔ 质心** 的距离（px）。
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这条量尺**独立于求解器**（求解器用的是 YOLO box 中心），所以能直接回答"我们点偏了多少"。
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## 2. 实验与结果
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### 2.1 可复现靶子 aid 190758559（`mliev.login.wang`）
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| 实验 | 结果 |
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| 基线 `--kind icon --n 8` | **`0` × 7**，`None` × 1（`Connection reset by peer`，网络层，非判负） |
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| 点击点偏离图标笔画质心（24 个点） | **均值 3.3px**，最小 0.6 / 最大 10.6 |
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| 负对照 `--swap`（交换前两点，必错） | **`50` × 2** |
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| 容差 `--offset 10,0` | `0` × 2（偏离质心 3.3~10.6px） |
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| 容差 `--offset 25,0` | `0` × 2（偏离质心 6.4~22.0px） |
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| 容差 `--offset 50,0` | **`50` × 2**（偏离质心 11.2~34.8px） |
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| 容差 `--offset 0,75` | **`50`** |
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→ **服务端命中半径落在 25px 与 50px 之间**（按"离图标中心"算约 25~40px）。
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### 2.2 主靶 aid 195672344（1ms 签到页）
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| 时间 | 实验 | 结果 |
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| 13:15–13:17 | 图标 ×6 | `0,0,12,12,12,12` |
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| 13:24–13:25 | 混合题型 ×6 | `12` × 6（三题型都 12） |
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| 13:31 | 图标 ×2 | `50,50`（点位目视**逐点正确**） |
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| 13:49–13:52 | 图标 ×8 | `0,0,0,0,None,12,12,12`（同一次爆发：前 4 次 0，之后 12） |
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| 13:52 | 点击点偏离质心（24 个点） | **均值 2.2px**，最小 0.3 / 最大 5.2 |
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**决定性证据（13:49 那轮的 `solver_diag`）**：三次 `12` 的答案里，每个目标类都能在底图中
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找到 top-1 概率 **1.0** 的候选（例：run6 targets `[2,1,4]` → 候选 top-1 分别
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`2:1.0 / 1:1.0 / 4:1.0`；run7 `[8,9,11]` → `8:1.0 / 9:1.0 / 11:1.0`；
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run8 `[1,4,0]` → `1:0.998 / 4:1.0 / 0:1.0`）。
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判读图（`judge_icons.py`）也确认：**8 次跑 24 个点全部落在与提示同序的目标图标上**，
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连那三次 `12` 也一样，偏离只有 0~5px。
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## 3. 决定性一步：解开真机轨迹对拍（用户的判断："位置没问题那就是轨迹被校验"）
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用同会话 tdc.js 密钥把 **4 份真机抓包 / 6 条成功轨迹**全部解出，dt（事件间隔 ms）汇总：
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| 口径 | 真机（6 条 / 360 个非首点 dt） | 旧实现（修复前） |
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| **总点数** | **6/6 恒为 61**（连 `点选.har` 的 3 次提交都是） | 随机 57~65 |
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| dt 众数 | **17ms ×126 / 16ms ×93** | 无主峰 |
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| 13~20ms 占比 | **79.2%** | ~36% |
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| 0~4ms 占比 | **0.28%** | **14%** |
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| 41ms 以上占比 | ~5.6% | ~10% |
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修复（`tcaptcha/telemetry/values.py`）：
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* `_sample_dt()` 按 6 条真机轨迹重拟合（主峰 13~20ms 占 78%）；
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* 新增 `_fit_points()`：点选轨迹**钉死 61 点**，补齐用 `[0,0,dt]` 驻留点
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（**不能**复制最后一个位移点——会把净位移放大，实测 166 vs 期望 139.5）；
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* ⚠️ 61 点不变量**只属于点选**：滑块的拖动轨迹（按下→横移→松手）不能外推，
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曾顺手套上立刻把滑块测试打红（点数/净位移双 FAIL），已回退。
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**修复后 A/B（真实发送）**：
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| 靶子 / 题型 | 修复前 | 修复后 |
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| 1ms 图标 ×8 | `0,0,0,0,None,12,12,12`（4/8） | **`0` ×7 + `12` ×1（7/8，前 7 连 0）** |
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| 1ms 文字 ×3 | — | `0,12,0`（2/3） |
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| 1ms 滑块 ×3 | — | `0,12,12`（1/3，样本少） |
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| mliev 图标 ×8 | `0`×7 | （未重跑，修复前已 9/10） |
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修后轨迹 vs 真机：点数 61=61；13~20ms 占比 77% vs 72%；均值 32.4 vs 31.3 —— 贴合。
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残余的偶发 `12` 出现在 8 连发的最后一发（当时 prehandle 已被拖到 14 次），
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符合"连发触发频控"形态：**低频使用即可，不必再改代码**。
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## 4. 结论
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1. **`50` = 答案被否**（负对照：故意答错 2/2 = `50`；平移 50px 2/2 = `50`）；
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**`12` = 包级拒答**（轨迹/指纹不像人，答案还没被裁判）。判"点位对不对"只看 `50/0`。
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2. **"点得不准"被排除**：点击精度 ≈ 质心 ±3px，服务端容差 25~40px，富余一个数量级。
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3. **1ms 的 `12` 主因 = 轨迹时序指纹**（dt 分布 + 61 点硬不变量），A/B 见效（4/8 → 7/8）。
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4. 偶发 `12` = 连发频控；偶发 `50`（13:31 那轮 2/2）为修复前轨迹 + 连发叠加的残留现象，
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修复后未再出现。
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## 5. 复现须知
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* 1ms 抽到图标题约 1/6，190758559 约 1/10；脚本会按 `accept_kinds` 自动换题（`getsig` 不换题型，
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只有重新 `prehandle` 才换）。
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* 靶子会偶发 `Connection reset by peer`（两个靶子都遇到过），那不是判负，统计时要单列。
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* **1ms 不要连打**：8 连发最后一发触发 `12`（prehandle 累计 14 次）。回归测试用
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190758559，或对 1ms 拉开间隔。
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@@ -173,6 +173,17 @@ crypto.build_collect(c1,traj,c2,sd,key) -> 4 段独立加密后拼接
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| 61 | **滑块的拼图块可直接从课题配置裁剪，不必解析 DOM** | 拼图块元素自带 `sprite_pos=[140,490]` + `size_2d=[120,120]`；与早先从 CSS `background-position/size` 反算出的 `sprite_region() == (140,490,120,120)` **逐像素相同**（测试里已加交叉断言） | 确证 |
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| 62 | **ddddocr 的滑块距离识别在腾讯滑块上不可用** | fixture（真值 target_x=343 / dx=293）：`slide_match` 给 402/352（**偏 59px**），`simple_target=True` 同样 402，`slide_comparison` 直接报尺寸不匹配；实时样本（真值 236）给 296（**偏 60px**）。判定手段：把拼图块 alpha 轮廓按候选位置叠到背景图上目视 —— 本项目 ZNCC 的 236 与缺口描边**严丝合缝**，ddddocr 的 296 整体右偏 | 确证（负结果，别再试） |
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| 63 | **滑块端到端已打通**（纯离线 collect + ZNCC 定位） | `send_test.py --kind slider` **3/3 拿到 errorCode=0 + 真 ticket**；轨迹为拖动型（~34 点、尾点 `[1,1,12]`）。其中一次 `margin=0.024 < 阈值 0.08` 被**正确拒答并换题**，换题后立刻成功 —— 置信度安全网有效 | 确证 |
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| 64 | **2408 图标点选的点位经逐点目视核对「全对」**（8 次跑 / 24 个点） | 把每次跑落盘的 `prompt.jpg` 用求解器同款切片器切 3 片，与「实际点击点 ±32px 背景 patch」并排放大逐一比对：`run1..run6`（`0,0,12,12,12,12`）+ 修复后 2 次（`50,50`）**24/24 全部落在与提示同序的目标图标上**。→ **推翻**§五 里"疑似 YOLO 召回不足 / patch 太小 / box 偏移"的方向：**12/50 都不是"点错"造成的** | 确证 |
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| 65 | **`build_plain` 边界 bug（真 bug，已修）：轨迹落在最后 1 槽时拼出非法 JSON** | 38 槽里确实存在 `trajectory_index == 37` 的构建（实测 `har/online/20261012-015552/tdc_04_697c5145.js`）：旧写法 `chunk2 = ',' + '' + '],'` → 整段 = `{"cd":[<37 槽>,<traj>,],` —— **非法 JSON**。13 份构建扫描命中 **1/13**。已修：`("," + tail + "],") if tail else "],"`；同时把切分器的对称边界（`],`）一起放开，并把失败原因计数（`边界结构不符 N 组 / 拼回 JSON 校验失败 M 组`）打进异常信息，别再只报"候选 pad 3 个"。回归：`test_build_plain_trajectory_last`（含"旧写法必须 `json.loads` 失败"的负对照） | 确证（真 bug） |
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| 66 | **`errorCode` 语义在 2408 上重新标定：`50` = 答案被否、`0` = 通过** | 在可复现靶子 190758559 上做**故意答错**对照（交换前两个点击点）：**2/2 = 50**；同一时段正确作答 **8/9 = 0**（另 1 次是 `Connection reset by peer`，未提交成功，非判负）。与已知 #39 一致 → 今后判"点位对不对"只看 50/0，不看 12 | 确证 |
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| 67 | **2408 图标点选端到端打通（可复现正样本）** | aid **190758559**（`mliev.login.wang`，会发 2408，约 1/10 抽中）：`accept_kinds=(icon_click,)` 连续 9 次真实 POST verify → **8/9 `errorCode=0`**，每颗 collect 都由**本次会话构建**纯离线生成。→ 图标链路（YOLO + 分类器 + 全局指派 + 4 段 collect）本身**没有问题** | 确证 |
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| 68 | **1ms aid=195672344 的现状：先 `12` 后 `50`，且与"答对没答对"无关** | 同一时段（13:15–13:31）、同一客户端 / 生成器 / 求解器：<br>① aid 195672344 图标×6 → `0,0,12,12,12,12`；<br>② aid 195672344 混合题型×6 → `12 ×6`（三题型**都** 12）；<br>③ aid 195672344 图标×2 → `50,50`，而这两次的点位经目视**逐点正确**（#64）；<br>④ **同小时** aid 190758559 图标×9 → `0 ×8`；<br>⑤ 故意答错在 190758559 上 2/2 = 50（#66）。<br>→ 12 → 50 的迁移本身是信息：**50 是"包被接纳、答案被裁判"之后的码**，说明 12 那道**包级**关卡到 13:31 已经放行了；但 1ms 仍把逐点正确的答案判成 50。机制未知（§二#1） | 确证（现象）/ 机制未知 |
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| 69 | **课题配置侧已排除**：1ms 与 mliev 的 2408 课题**逐字段相同** | 两侧 dump：`click_cfg={mark_style:"inc_number",data_type:["DynAnswerType_POS"]}`、`bg_elem_cfg.size_2d=[672,480]`、底图 672x480、提示图 170x50、`ins_elem_cfg=[{id:1,sprite_pos:[0,0],size_2d:[170,50]}]`、`verify_trigger_cfg={verify_icon:true}` —— **没有任何字段能解释两靶的差异**（答案坐标系/格式/元素表都一致） | 确证（负结果） |
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| 70 | **提示图的两种取法逐字节等价**（排除"提示图取错"） | 浏览器用 `dyn.sprite_url`；本客户端是把 `bg_elem_cfg.img_url` 的 `img_index` 改写成 0。实测同课题里两侧 `image=` token **本来就相同**，两条 URL 取回的提示图 **md5 逐字节一致**（1ms：2288B `3dc2ff19abcf`；mliev：2260B `4b24408783ae`） | 确证（负结果） |
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| 71 | **服务端图标题的命中容差实测 ≈ 25~40px**（所以"点偏几像素"不可能致错） | 在 190758559 上给答案**整体平移固定量**（`send_campaign.py --offset`，每档 2 次）：<br>`10,0` → `0` ×2（点离质心 3.3~10.6px）；`25,0` → `0` ×2（6.4~22.0px）；`50,0` → **`50`** ×2（11.2~34.8px）；`0,75` → **`50`**。<br>→ 容差落在 25 与 50px 之间。而我们正常作答的点击离图标笔画质心**只有 2.2px（1ms）/ 3.3px（mliev）**（见 #72）—— 富余一个数量级 | 确证 |
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| 72 | **1ms 的 `12`/`50` 与"答案质量"无关**（判读图 + 分类器概率双证据） | ① `send_campaign.py --target 1ms --kind icon --n 8`（13:49–13:52）：`0,0,0,0,None,12,12,12`；**三次 `12` 的 `solver_diag` 里每个目标类都有 top-1 概率 = 1.0 的候选**（run6 `[2,1,4]`→2:1.0/1:1.0/4:1.0；run7 `[8,9,11]`→8:1.0/9:1.0/11:1.0；run8 `[1,4,0]`→1:0.998/4:1.0/0:1.0）。<br>② `judge_icons.py` 判读图：8 次跑 **24/24 全部落在与提示同序的目标图标上**，`12` 那三次也一样（偏离 0~5px）。<br>③ 点击精度不区分 `0` 与 `12`：`0` 组的质心偏离均值 ≈2.1px、`12` 组 ≈2.4px。<br>④ 同一时段该 aid 在混合题型下 `12` ×6（三题型都不行）。→ **12 是包级/会话级，不是答案级** | 确证 |
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| 73 | **轨迹的 dt 分布曾与真机严重不符（真 bug，已修）—— 用户"位置没问题那就是轨迹被校验"的判断正确** | 把 4 份真机抓包 / **6 条成功轨迹**（360 个非首点 dt）全部解出汇总：<br>① **点数硬不变量：6/6 全是 61 点**，而旧实现随机 57~65；<br>② **dt 紧密聚集在 16~17ms**（13~20ms 占 79%，0~4ms 仅 0.28%），旧实现 0~16ms 占 50%、0~4ms 占 14% —— 每发一枪都自带时序指纹异常。<br>修复 `tcaptcha/telemetry/values.py`：`_sample_dt()` 按 6 条轨迹重拟合（13~20ms 占 78%）、新增 `_fit_points()` 把点选轨迹**钉死 61 点**（补齐用 `[0,0,dt]` 驻留点，**不能**复制最后位移点——否则净位移被放大，实测 166 vs 139.5）。<br>**修复后 A/B**：1ms 图标 **4/8=0 → 7/8=0**（前 7 连 0）；文字 2/3=0、滑块 1/3=0（样本少）。回归：selftest 全绿 | 确证（真 bug + A/B 见效） |
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| 74 | **61 点不变量只属于点选轨迹，拖动轨迹不适用**（差点犯的错） | 修 61 点时曾把 `drag_trajectory_points`（滑块拖动）也套了 61 点 → 滑块测试立刻红（净位移 166 vs 139.5、点数 61 超范围）。**拖动是另一种交互（按下→横移→松手），61 点是从点选轨迹量出来的，不能外推**。已回退：拖动按 steps 走（实测 34 点、净位移 140≈139.5） | 确证（含一次自我纠错） |
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@@ -180,7 +191,7 @@ crypto.build_collect(c1,traj,c2,sd,key) -> 4 段独立加密后拼接
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| # | 未知 | 当前假设 | 确信度 |
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| 1 | 1ms aid=195672344 为何在答案正确时返回 `errorCode=12` | 需要"真实业务会话/真实验证码页面上下文"（登录态），而非环境指纹 | **中（未做单变量实验）** |
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| 1 | ~~1ms aid=195672344 为何在答案正确时返回 12~~ **已解决（2026-10-12 晚）→ 已知 #73** | 真因是**轨迹遥测的时序指纹**：旧实现的 dt 分布（50% 落 0~16ms、14% 落 0~4ms）与真机（79% 落 13~20ms、0~4ms 仅 0.28%）严重不符，且点数随机 57~65 而真机恒为 61。按 6 条真机轨迹重拟合后，1ms 图标 **4/8=0 → 7/8=0**（修复前曾连吃 12）。残余的偶发 `12`（8 连发里最后 1 次，当时 prehandle 已被风控拖到 14 次）符合"连发触发频控"的形态，低频使用即可 | 已确证 |
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| 2 | ~~新版明文字段语义（哪一位是时间戳/指纹/轨迹）~~ **已解决** | 见已知 #54：37 个语义名 → 38 槽真值全部对齐，且被生成器逐槽复现 | 已确证 |
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| 3 | ~~明文里 `[360,360]`、`"1440-2560-2530-24-*-*-| -*"` 的作用~~ **已解决** | `[360,360]` = 验证码 iframe 可视区（`viewport_size`）；屏串字段序 = **宽-高-可用高-色深-\\*-\\*-\\|-\\***，与浏览器真值 1440/2560/2530/24 一一对应 | 已确证 |
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@@ -224,6 +235,15 @@ crypto.build_collect(c1,traj,c2,sd,key) -> 4 段独立加密后拼接
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| **fp_salt 可用固定字符串识别**（旧规则写死了 `AyqhIdr`） | 4 份新构建里分别是 `AyqhIdr` / `QtDKYSO` / `ryieWP_` / `mYmmgLx` —— **每构建都变**。改用结构规则识别（已知 #46）。 |
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||||
| **"按模块 id 配对就能跨构建对齐"** | 同 #43；且我用"模块 id 相等"做校验时**自己误判过一次**（看到 35/37 不一致就以为配对错了）—— 实际上 id 不一致是**预期行为**，不能用来否定配对。正确校验见已知 #48。 |
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### 2026-10-12 图标点选（2408）新增排除
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| 假设 | 否定证据 |
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| --- | --- |
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| **"2408 的 12/50 是 YOLO 召回不足 / patch 太小 / box 偏移导致点错"**（旧 §五 的头号方向） | **目视逐点核对 8 次跑 / 24 个点 24/24 全对**（已知 #64）：把落盘的提示图切 3 片，与"实际点击点 ±32px 的背景 patch"并排放大，每次每个点都落在与提示**同序**的目标图标上；连 4 次 `12` 与 2 次 `50` 也都是全对。→ **点错不是自变量**。 |
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||||
| **"1ms 与 mliev 的图标课题配置不同（答案坐标系 / 格式 / 元素表）"** | 两侧 dump **逐字段相同**（已知 #69）：`data_type=["DynAnswerType_POS"]`、`size_2d=[672,480]`、底图 672x480、提示图 170x50、`ins_elem_cfg` 只有"提示图元素 id=1"、`verify_trigger_cfg={verify_icon:true}`。→ 配置侧解释不了两靶差异。 |
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| **"提示图取错了（应当用 `dyn.sprite_url`，我们改写了底图 URL 的 `img_index`）"** | 同课题里两条 URL 的 `image=` token **本来就相同**，取回的提示图 **md5 逐字节一致**（已知 #70）。→ 这是个真实但不影响结果的偏差。 |
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| **"轨迹落在末槽时 `chunk2` 仍要补前导逗号"** | 旧写法在该构建上拼出 `{"cd":[<37 槽>,<traj>,],` —— **非法 JSON**（已知 #65）。真机是 `JSON.stringify` 语义：逗号只在**槽与槽之间**，两端空区间都不补。已修 + 回归。 |
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---
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## 四、当前实现（纯算单一路径）
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@@ -270,6 +290,47 @@ TencentCaptchaClient(telemetry_mode="python_keyed") # 默认
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### 🆕 2026-10-12 优先（按案例重做后的收尾，按成本排序）
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#### 🔴 2026-10-12 晚：2408 图标点选收尾（下一轮从这里开始）
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现状（判读见 §三 新增排除 + 已知 #64~#72 + 专文 **`har/1ms_dianxuan/ICON2408.md`**）：
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**图标链路本身已经通了，而且"点得不准"这条怀疑已被定量排除** ——
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* 可复现靶子 aid **190758559**：本轮累计 **正确作答 22 次 → `0` × 20**（另 2 次 `Connection reset by peer` 网络层失败）；
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||||
而**故意扰动 5 次（交换前两点 ×2 / 整体平移 50px ×2 / 75px ×1）→ `50` × 5** —— 靶子对我们非常稳定，是理想回归台；
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||||
* **点击精度**：点击点离「图标暗色笔画质心」仅 **2.2px（1ms）/ 3.3px（mliev）**；
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* **服务端容差**：给答案整体平移 `25px` 仍 `0`、`50px` 才 `50`（已知 #71）→ 精度富余**一个数量级**；
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* 1ms 上三次 `12` 的答案里，每个目标类都有 **top-1 概率 = 1.0** 的候选；判读图 **24/24 全对**（已知 #72）。
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||||
→ 所以 `12` / `50` **都不是"点错"**：`50` = 答案被否（#66 已用"故意答错"负对照标定），
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`12` = 包级/会话级拒答（答案还没被裁判）。1ms 在同一时段、同一代码下会在
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||||
`0 / 50 / 12` 之间漂移，且一次爆发里呈现"前 2~4 次 `0`、之后 `12`"。
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**下一轮只剩两件事**（按成本排序）：
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1. **判 `12` 是不是"按 aid+IP 的令牌桶/频控"**（唯一还有区分度的自变量）。做法：
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||||
静默 ≥20 分钟后**只发 1 次**看是否回到 `0`；再对"同一轮里成功次数是否有限"做复现。
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||||
本轮 `send_campaign.py` 已记录**每次求解的 prehandle 次数**（`points.json.prehandles`），
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||||
可直接把「请求量 ↔ errorCode」画出来。**注意：连打会自伤，测 1ms 时务必拉开间隔。**
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||||
若确认是频控 → 结论就是"1ms 需低频使用，回归一律用 190758559"，不必再改代码。
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||||
2. **只在需要时**再追"为什么 1ms 会在正确答案上给 `50`"（`50` 的语义是答案被否，
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||||
但已知 #72 表明答案是对的）。优先级低于 1，因为它已不影响交付能力。
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||||
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||||
复验入口（**仓内工具**，2026-10-12 起替代 /tmp 一次性脚本）：
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```bash
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||||
# 批量真实发送 + 落图 + 统计（支持 --offset 容差标定 / --swap 故意答错 / --kind icon|text|slider|any）
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||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 8
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --offset 25,0
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --swap # 负对照，期望 50
|
||||
# 目视判读图（列 = 提示图第 j 个目标 vs 第 j 个点击点 patch；红框上标了 #1/#2/#3 顺序）
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/judge_icons.py har/1ms_dianxuan/icon_campaign/<tag>
|
||||
```
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||||
产物默认写到项目内 `har/1ms_dianxuan/icon_campaign/<tag>/`（`har/**` 只跟踪 `.md`，
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||||
所以图片不入库但留在项目树里可复核）；本轮的原始产物已就位。
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||||
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||||
---
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||||
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### 既有优先项
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0. ✅ **已完成（2026-10-12）—— 纯离线生成已打通**。做法：真 Chrome 取「同会话构建 +
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||||
同会话 `TDC.getData(true)`」按位置对齐，拿到 37 个语义名 -> 真值（38/38 槽，已知 #54），
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||||
再固化成 `tcaptcha/tdc_values.py`（分**静态画像 / 会话量 / 每次采集量**三层）。
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||||
@@ -345,7 +406,11 @@ TencentCaptchaClient(telemetry_mode="python_keyed") # 默认
|
||||
3. **补齐新版明文语义 + 槽位表**：语义（哪一槽是 UA / 屏幕串 / WebGL / 轨迹 / 时间戳）已从
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||||
已知 #30 的真机明文基本对齐；**关键是每份构建的槽位序**（已知 #31）——
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||||
见上面 1(b)。分析入口：`scripts/analyze_collect_layout.py`。
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||||
4. **实现 2408 图标点选**：按 1ms 图标类别重训 `yolo_detector` + `icon_classifier`。
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||||
4. ✅ **已完成（2026-10-12）—— 2408 图标点选端到端打通**：纯 ONNX 三件套
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||||
（YOLOv8 召回 + ResNet18 13 类分类器 + 全局非冲突组合搜索）直接吃现成权重，
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||||
**不需要重训**（原计划"按 1ms 图标类别重训"已被实测推翻：现权重在 1ms 与 mliev 上
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||||
点位都正确，见已知 #64）。端到端证据：可复现靶子 aid 190758559 **8/9 = errorCode=0**（#67）。
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||||
剩余：**1ms aid=195672344 的 12/50**（与图标链路无关，见本页最上方"2408 收尾"）。
|
||||
5. ✅ **已完成（2026-10-12）—— 滑块 (2401/2402)**：不用模板匹配，改用**拼图块内容与缺口做 ZNCC**
|
||||
（缺口 = 同一块内容被压暗，真缺口相关性最高、干扰缺口次之）。答案格式从课题 JSON 的
|
||||
`move_cfg.data_type` 取（`DynAnswerType_POS`，坐标=背景图原始像素），轨迹走`drag_trajectory_points`。
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,95 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""judge_icons.py —— 图标点选题的**目视判读图**生成器。
|
||||
|
||||
把 `send_campaign.py` 的一次实验目录变成一张对照图：每行一次跑，列出
|
||||
[提示图第 j 个目标] vs [第 j 个点击点 ±32px 的背景 patch] （j = 1,2,3）
|
||||
这样"点得对不对 / 顺序对不对"一眼可判 —— 顺序即红框上的 #1/#2/#3。
|
||||
|
||||
用法:
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||||
.venv/bin/python scripts/verify/judge_icons.py /tmp/icon_campaign/<tag> [out.png]
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from PIL import Image, ImageDraw
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
from tcaptcha.ocr.slicer import slice_prompt_image # noqa: E402
|
||||
|
||||
CELL = 120
|
||||
PAD = 8
|
||||
ROWH = CELL + 26
|
||||
|
||||
|
||||
def build(campaign_dir: str, out_path: str) -> str:
|
||||
d = Path(campaign_dir)
|
||||
runs = sorted([p.name for p in d.iterdir() if re.fullmatch(r"run\d+", p.name)],
|
||||
key=lambda s: int(s[3:]))
|
||||
if not runs:
|
||||
raise SystemExit("目录下没有 run* 子目录: %s" % d)
|
||||
width = PAD + 60 + 3 * (CELL + PAD + CELL) + PAD + 150
|
||||
height = PAD + len(runs) * (ROWH + PAD)
|
||||
canvas = Image.new("RGB", (width, height), (245, 245, 245))
|
||||
dr = ImageDraw.Draw(canvas)
|
||||
|
||||
y = PAD
|
||||
for rn in runs:
|
||||
rd = d / rn
|
||||
info = json.loads((rd / "points.json").read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
ec = info.get("errorCode")
|
||||
pts = info.get("points") or []
|
||||
offs = info.get("centroid_offsets_px") or []
|
||||
dr.text((PAD, y + 4), "%s\nec=%s" % (rn, ec), fill=(20, 20, 20))
|
||||
try:
|
||||
prompt = Image.open(rd / "prompt.jpg").convert("RGB")
|
||||
crops = slice_prompt_image(prompt)
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
crops = []
|
||||
try:
|
||||
bg = Image.open(rd / "bg.jpg").convert("RGB")
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
bg = None
|
||||
x = PAD + 60
|
||||
for j in range(3):
|
||||
if j < len(crops):
|
||||
pc = crops[j][0].convert("RGB").resize((CELL, CELL), Image.LANCZOS)
|
||||
else:
|
||||
pc = Image.new("RGB", (CELL, CELL), (255, 210, 210))
|
||||
canvas.paste(pc, (x, y + 20))
|
||||
dr.rectangle([x, y + 20, x + CELL, y + 20 + CELL], outline=(0, 0, 0))
|
||||
x2 = x + CELL + PAD
|
||||
if bg is not None and j < len(pts):
|
||||
px, py = pts[j]
|
||||
box = (max(0, px - 32), max(0, py - 32),
|
||||
min(bg.width, px + 32) + 1, min(bg.height, py + 32) + 1)
|
||||
patch = bg.crop(box).resize((CELL, CELL), Image.LANCZOS)
|
||||
tag = "#%d(%d,%d)" % (j + 1, px, py)
|
||||
if j < len(offs) and offs[j] is not None:
|
||||
tag += " 偏%.0fpx" % offs[j]
|
||||
dr.text((x2 + 2, y + 4), tag, fill=(0, 0, 0))
|
||||
else:
|
||||
patch = Image.new("RGB", (CELL, CELL), (232, 232, 232))
|
||||
canvas.paste(patch, (x2, y + 20))
|
||||
dr.rectangle([x2, y + 20, x2 + CELL, y + 20 + CELL], outline=(200, 0, 0), width=3)
|
||||
x = x2 + CELL + PAD
|
||||
y += ROWH + PAD
|
||||
|
||||
canvas.save(out_path)
|
||||
return out_path
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
if len(sys.argv) < 2:
|
||||
raise SystemExit(__doc__)
|
||||
src = sys.argv[1]
|
||||
dst = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else os.path.join(src, "judge.png")
|
||||
print("saved", build(src, dst))
|
||||
@@ -0,0 +1,303 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""send_campaign.py —— 真实发送**批量实验**（从仓库里跑，不再用 /tmp 临时脚本）。
|
||||
|
||||
和 `send_test.py` 的区别：这个是"打 N 发 + 落图 + 统计学"的实验脚手架，用来判定
|
||||
`errorCode` 到底跟踪什么（答案对不对？点位准不准？），并把每次点击的**顺序**画在图上。
|
||||
|
||||
用法:
|
||||
# 基线：可复现靶子上连续跑 6 次图标题
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 6
|
||||
|
||||
# 容差标定：把答案整体平移一个固定偏移（判定服务端命中半径有多紧）
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --offset 30,30
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --offset 0,60
|
||||
|
||||
# 负对照：故意交换前两个点（必错 -> 期望 50）
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_campaign.py --target mliev --kind icon --n 2 --swap
|
||||
|
||||
产物（默认 /tmp/icon_campaign/<时间戳>/）:
|
||||
run{i}/bg.jpg 底图
|
||||
run{i}/prompt.jpg 提示图（仅图标/文字点选题）
|
||||
run{i}/annotated.jpg 底图 + **按点击顺序编号**的红圈（+ 估计的图标质心十字）
|
||||
run{i}/points.json 点位 / 每点离图标质心的距离 / errorCode
|
||||
summary.json 汇总（含每种 errorCode 计数）
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import base64
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Dict, List, Optional, Sequence, Tuple
|
||||
|
||||
import cv2
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
||||
if str(ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(ROOT))
|
||||
|
||||
import tcaptcha.protocol.client as client_mod # noqa: E402
|
||||
import tcaptcha.solvers.icon_click as icon_mod # noqa: E402
|
||||
from tcaptcha.protocol.client import (KIND_ICON_CLICK, KIND_SLIDER, # noqa: E402
|
||||
KIND_TEXT_CLICK, TencentCaptchaClient)
|
||||
|
||||
# 内置靶子：aid / entry_url / referer / wb
|
||||
TARGETS: Dict[str, Tuple[str, str, str, str]] = {
|
||||
"1ms": ("195672344", "https://1ms.run/console/personal/benefits/check-in",
|
||||
"https://1ms.run/", "1"),
|
||||
"mliev": ("190758559", "https://mliev.login.wang/auth/#/oidc/authorize",
|
||||
"https://mliev.login.wang/", "1"),
|
||||
}
|
||||
KIND_MAP = {
|
||||
"text": (KIND_TEXT_CLICK,),
|
||||
"icon": (KIND_ICON_CLICK,),
|
||||
"slider": (KIND_SLIDER,),
|
||||
"any": (KIND_TEXT_CLICK, KIND_ICON_CLICK, KIND_SLIDER),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# 「点得准不准」的独立量尺：点击点 vs 该处图标的**暗色笔画质心**
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def icon_centroid_offset(bg_pil, x: int, y: int, half: int = 32) -> Optional[Tuple[float, float, float]]:
|
||||
"""返回 (质心x, 质心y, 离点击点的距离px)；估不出来返回 None。
|
||||
|
||||
原理：图标是近黑的线条画，背景是彩色的（天空/水面/木纹…）。在点击点周围截
|
||||
(2*half)² 的窗口，用 Otsu 分出暗色笔画，取笔画质心当作"图标视觉中心"。
|
||||
**这是独立于我求解器的量尺**（求解器用的是 YOLO box 中心），所以能回答
|
||||
"我们到底点偏了多少"。
|
||||
"""
|
||||
w, h = bg_pil.size
|
||||
box = (max(0, x - half), max(0, y - half), min(w, x + half), min(h, y + half))
|
||||
patch = np.array(bg_pil.crop(box).convert("L"))
|
||||
if patch.size == 0:
|
||||
return None
|
||||
thr, binimg = cv2.threshold(patch.astype(np.uint8), 0, 255,
|
||||
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
|
||||
ys, xs = np.nonzero(binimg)
|
||||
if len(xs) < 20:
|
||||
return None
|
||||
cx, cy = float(xs.mean()), float(ys.mean())
|
||||
lx, ly = x - box[0], y - box[1] # 点击点在窗口内的坐标
|
||||
return (cx + box[0], cy + box[1], float(np.hypot(cx - lx, cy - ly)))
|
||||
|
||||
|
||||
def annotate(bg_bytes: bytes, points: Sequence[Sequence[int]], prompt_bytes: Optional[bytes],
|
||||
offsets: Sequence[Optional[float]]) -> bytes:
|
||||
"""底图上画**按点击顺序编号**的红圈；右上角贴提示图；标注每点偏离质心的 px。"""
|
||||
bgr = cv2.imdecode(np.frombuffer(bg_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
|
||||
for i, (x, y) in enumerate(points, 1):
|
||||
cv2.circle(bgr, (int(x), int(y)), 18, (0, 0, 255), 2)
|
||||
cv2.circle(bgr, (int(x), int(y)), 2, (0, 0, 255), -1)
|
||||
cv2.putText(bgr, str(i), (int(x) - 8, int(y) - 22),
|
||||
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.85, (0, 255, 0), 2)
|
||||
if prompt_bytes:
|
||||
pr = cv2.imdecode(np.frombuffer(prompt_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
|
||||
if pr is not None:
|
||||
ph = bgr.shape[0] // 4
|
||||
pw = max(1, int(pr.shape[1] * ph / pr.shape[0]))
|
||||
pr = cv2.resize(pr, (pw, ph))
|
||||
y0, x0 = 4, bgr.shape[1] - pw - 4
|
||||
if x0 >= 0:
|
||||
bgr[y0:y0 + ph, x0:x0 + pw] = pr
|
||||
cv2.rectangle(bgr, (x0, y0), (x0 + pw, y0 + ph), (255, 255, 255), 1)
|
||||
return cv2.imencode(".jpg", bgr)[1].tobytes()
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description="真实发送批量实验（打 N 发 + 落图 + 统计）")
|
||||
ap.add_argument("--target", default="mliev", choices=list(TARGETS))
|
||||
ap.add_argument("--kind", default="icon", choices=list(KIND_MAP))
|
||||
ap.add_argument("--n", type=int, default=6)
|
||||
ap.add_argument("--offset", default="0,0",
|
||||
help="给答案整体平移 DX,DY 像素（容差标定用）")
|
||||
ap.add_argument("--swap", action="store_true", help="故意交换前两个点（负对照，必错）")
|
||||
ap.add_argument("--max-refreshes", type=int, default=40)
|
||||
ap.add_argument("--outdir", default=None)
|
||||
ap.add_argument("--max-retries", type=int, default=1)
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
aid, entry, referer, wb = TARGETS[args.target]
|
||||
dx, dy = (int(v) for v in args.offset.split(","))
|
||||
tag = "%s_%s_n%d_off%s%s" % (args.target, args.kind, args.n, args.offset,
|
||||
"_swap" if args.swap else "")
|
||||
# 默认落在**项目内**（har/ 只跟踪 .md，所以图片不会进 git，但会留在项目树里便于复核）
|
||||
outdir = Path(args.outdir or (ROOT / "har" / "1ms_dianxuan" / "icon_campaign" / tag))
|
||||
outdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# ---- hook：抓每次求解的图 + 点位，并施加扰动
|
||||
state: Dict[str, object] = {}
|
||||
real_icon_solve = icon_mod.CaptchaSolver.solve
|
||||
|
||||
def _as_pil(img):
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import io as _io
|
||||
if isinstance(img, Image.Image):
|
||||
return img.convert("RGB")
|
||||
if isinstance(img, bytes):
|
||||
return Image.open(_io.BytesIO(img)).convert("RGB")
|
||||
return Image.open(img).convert("RGB")
|
||||
|
||||
def _diag(self, bg, prompt) -> Dict[str, object]:
|
||||
"""记录求解器看到的东西：提示目标类 + 每个候选的 top3 类概率。
|
||||
|
||||
用来判"是不是把某个图标认成了别的类/挑错了同类的另一个实例"。
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
bgr, pim = _as_pil(bg), _as_pil(prompt)
|
||||
targets = self.parse_prompt_targets(pim)
|
||||
cands = self._extract_candidates(bgr)
|
||||
blobs = np.stack([self._preprocess_patch(c[2]) for c in cands],
|
||||
axis=0).astype(np.float32)
|
||||
logits = self.cls_sess.run(None, {"input": blobs})[0]
|
||||
exp = np.exp(logits - np.max(logits, axis=1, keepdims=True))
|
||||
probs = exp / np.sum(exp, axis=1, keepdims=True)
|
||||
out = []
|
||||
for (cx, cy, _p), pr in zip(cands, probs):
|
||||
order = np.argsort(pr[:12])[::-1][:3]
|
||||
out.append({"xy": [int(cx), int(cy)],
|
||||
"top": [[int(i), round(float(pr[i]), 3)] for i in order]})
|
||||
return {"targets": targets, "candidates": out}
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001
|
||||
return {"diag_err": str(exc)[:120]}
|
||||
|
||||
def spy(self, bg, prompt):
|
||||
pts = list(real_icon_solve(self, bg, prompt))
|
||||
state["bg_raw"], state["prompt_raw"] = bg, prompt
|
||||
state["diag"] = _diag(self, bg, prompt)
|
||||
if pts and (dx or dy):
|
||||
pts = [(x + dx, y + dy) for x, y in pts]
|
||||
if pts and args.swap and len(pts) >= 2:
|
||||
pts = [pts[1], pts[0]] + pts[2:]
|
||||
state["points"] = pts
|
||||
return pts
|
||||
|
||||
icon_mod.CaptchaSolver.solve = spy
|
||||
|
||||
real_gen = client_mod.generate_telemetry
|
||||
last_gen: Dict[str, object] = {}
|
||||
|
||||
def hooked(tdc_code, points, **kw):
|
||||
out = real_gen(tdc_code, points, **kw)
|
||||
info: Dict[str, object] = {"source": out.get("source"),
|
||||
"collect_len": len(out.get("collect") or "")}
|
||||
try:
|
||||
from tcaptcha.telemetry.crypto import split_collect_segments, xtea_decrypt_bytes
|
||||
plain = xtea_decrypt_bytes(base64.b64decode(out["collect"]),
|
||||
out["key"]).decode("latin1").rstrip("\x00")
|
||||
info["segments"] = [len(s) for s in split_collect_segments(plain)]
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001
|
||||
info["segments_err"] = str(exc)[:160]
|
||||
try:
|
||||
Path("/tmp/icon_campaign_last_fail.txt").write_bytes(plain.encode("latin1"))
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
pass
|
||||
last_gen.clear()
|
||||
last_gen.update(info)
|
||||
return out
|
||||
|
||||
client_mod.generate_telemetry = hooked
|
||||
|
||||
c = TencentCaptchaClient(aid=aid, entry_url=entry, referer=referer, wb=wb,
|
||||
accept_kinds=KIND_MAP[args.kind], telemetry_mode="python_values",
|
||||
proxy=None)
|
||||
# 记录「这一次求解向服务端发了多少个 prehandle」—— 用来判 errorCode 是否与请求量相关
|
||||
counters = {"prehandle": 0}
|
||||
real_prehandle = c.prehandle
|
||||
|
||||
def counting_prehandle(tkid):
|
||||
counters["prehandle"] += 1
|
||||
return real_prehandle(tkid)
|
||||
|
||||
c.prehandle = counting_prehandle
|
||||
|
||||
rows: List[Dict[str, object]] = []
|
||||
try:
|
||||
for n in range(1, args.n + 1):
|
||||
state.clear()
|
||||
counters["prehandle"] = 0
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
try:
|
||||
res = c.solve(max_retries=args.max_retries, max_refreshes=args.max_refreshes)
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001
|
||||
rows.append({"run": n, "errorCode": "EXC", "err": str(exc)[:80]})
|
||||
print("run%-2d EXC %s" % (n, exc))
|
||||
continue
|
||||
ec = (res.get("raw_response") or {}).get("errorCode")
|
||||
pts = list(state.get("points") or [])
|
||||
bg_raw, prompt_raw = state.get("bg_raw"), state.get("prompt_raw")
|
||||
|
||||
d = outdir / ("run%d" % n)
|
||||
d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
offsets: List[Optional[float]] = []
|
||||
centroids: List[Optional[List[float]]] = []
|
||||
if bg_raw is not None:
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import io as _io
|
||||
bg_pil = Image.open(_io.BytesIO(bg_raw)).convert("RGB")
|
||||
for (x, y) in pts:
|
||||
est = icon_centroid_offset(bg_pil, int(x), int(y))
|
||||
offsets.append(None if est is None else round(est[2], 1))
|
||||
centroids.append(None if est is None else [round(est[0], 1), round(est[1], 1)])
|
||||
(d / "bg.jpg").write_bytes(bg_raw)
|
||||
(d / "annotated.jpg").write_bytes(annotate(bg_raw, pts, prompt_raw, offsets))
|
||||
if prompt_raw is not None:
|
||||
(d / "prompt.jpg").write_bytes(prompt_raw)
|
||||
(d / "points.json").write_text(json.dumps({
|
||||
"run": n, "errorCode": ec, "points": [list(p) for p in pts],
|
||||
"centroid_offsets_px": offsets, "centroids": centroids,
|
||||
"offset_applied": [dx, dy], "swapped": args.swap,
|
||||
"segments": last_gen.get("segments") or last_gen.get("segments_err"),
|
||||
"solver_diag": state.get("diag"),
|
||||
"prehandles": counters["prehandle"],
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=1), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
row = {"run": n, "errorCode": ec, "points": [list(p) for p in pts],
|
||||
"off_px": offsets, "secs": round(time.time() - t0, 1),
|
||||
"prehandles": counters["prehandle"]}
|
||||
rows.append(row)
|
||||
print("run%-2d ec=%-4s 偏离质心px=%-22s prehandle=%-3d points=%s %.0fs" % (
|
||||
n, ec, str(offsets), counters["prehandle"], pts, time.time() - t0))
|
||||
time.sleep(1.0)
|
||||
finally:
|
||||
c.close()
|
||||
icon_mod.CaptchaSolver.solve = real_icon_solve
|
||||
client_mod.generate_telemetry = real_gen
|
||||
|
||||
counts: Dict[str, int] = {}
|
||||
for r in rows:
|
||||
counts[str(r.get("errorCode"))] = counts.get(str(r.get("errorCode")), 0) + 1
|
||||
all_off = [v for r in rows for v in (r.get("off_px") or []) if isinstance(v, (int, float))]
|
||||
summary = {
|
||||
"target": args.target, "kind": args.kind, "n": args.n,
|
||||
"offset_applied": [dx, dy], "swapped": args.swap,
|
||||
"errorCode_counts": counts,
|
||||
"centroid_offset_px": {
|
||||
"count": len(all_off),
|
||||
"min": min(all_off) if all_off else None,
|
||||
"max": max(all_off) if all_off else None,
|
||||
"mean": round(float(np.mean(all_off)), 1) if all_off else None,
|
||||
},
|
||||
"rows": rows,
|
||||
}
|
||||
(outdir / "summary.json").write_text(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=1),
|
||||
encoding="utf-8")
|
||||
print("\n" + "=" * 74)
|
||||
print("靶子=%s 题型=%s 次数=%d 答案平移=%s 交换=%s" % (args.target, args.kind, args.n,
|
||||
args.offset, args.swap))
|
||||
print("errorCode 计数: %s" % json.dumps(counts, ensure_ascii=False))
|
||||
if all_off:
|
||||
print("点击点偏离图标笔画质心: 均值 %.1fpx / 最小 %.1f / 最大 %.1f（%d 个点）"
|
||||
% (np.mean(all_off), min(all_off), max(all_off), len(all_off)))
|
||||
print("产物: %s" % outdir)
|
||||
print("=" * 74)
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
raise SystemExit(main())
|
||||
@@ -12,7 +12,11 @@
|
||||
|
||||
用法:
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_test.py
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_test.py --mode python_keyed # 对照组：旧模板回填
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_test.py --kind icon # 2408 图标点选
|
||||
.venv/bin/python scripts/verify/send_test.py --kind slider # 2401/2402 滑块
|
||||
|
||||
注: `--mode` 只剩 `python_values` 一种 —— 模板回填 / Node 兜底两条老路已整体删除
|
||||
（它们产生的 collect 与本次会话构建不同源，在真实 aid 上必然 errorCode=12）。
|
||||
"""
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
@@ -42,8 +46,8 @@ KIND_MAP = {
|
||||
|
||||
def main() -> int:
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description="1ms 签到页文字点选 · 真实发送测试")
|
||||
ap.add_argument("--mode", default="python_values",
|
||||
choices=["python_values", "python_keyed", "python"])
|
||||
ap.add_argument("--mode", default="python_values", choices=["python_values"],
|
||||
help="遥测生成方式（只有 python_values：纯离线按本次会话构建生成）")
|
||||
ap.add_argument("--kind", default="text", choices=list(KIND_MAP),
|
||||
help="只解哪种题（默认 text=文字点选）")
|
||||
ap.add_argument("--max-refreshes", type=int, default=12)
|
||||
@@ -76,6 +80,11 @@ def main() -> int:
|
||||
seen["traj_tail"] = json.loads(traj)[-1]
|
||||
except Exception as e: # noqa: BLE001
|
||||
seen["segments_err"] = str(e)[:120]
|
||||
try: # 失败时落盘，便于事后解剖
|
||||
open("/tmp/send_test_fail.b64", "w").write(out["collect"])
|
||||
open("/tmp/send_test_fail.txt", "w", encoding="latin1").write(plain)
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
pass
|
||||
print("[hook] %s" % json.dumps(seen, ensure_ascii=False))
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -696,9 +696,9 @@ def main():
|
||||
default="https://1ms.run/console/personal/benefits/check-in")
|
||||
parser.add_argument("--wb", default="1")
|
||||
parser.add_argument("--retries", type=int, default=3)
|
||||
parser.add_argument("--telemetry", default="python_keyed",
|
||||
choices=["python_keyed", "python"],
|
||||
help="遥测方式: python_keyed(Node 仅提密钥) / python(纯 Python 固定密钥)")
|
||||
parser.add_argument("--telemetry", default="python_values",
|
||||
choices=["python_values"],
|
||||
help="遥测方式: 只有 python_values（纯离线；模板回填/Node 两条老路已删除）")
|
||||
parser.add_argument("--proxy", default=None, help="出口代理, 如 http://1.2.3.4:8080")
|
||||
parser.add_argument("--proxy-api", default=None,
|
||||
help="代理提取 API (可选; 注意换 IP 并不能解决 errorCode=12)")
|
||||
|
||||
@@ -219,36 +219,52 @@ def split_collect_segments(plain: str) -> Tuple[str, str, str, str]:
|
||||
sd = '"sd":{...}}'
|
||||
前三段各用空格 pad 到 24 字节整数倍，sd 不 pad。
|
||||
|
||||
⚠️ 轨迹落在数组两端时，相邻那段的逗号按 **JSON.stringify 语义** 消失:
|
||||
k == 0 -> chunk1 = '{"cd":[' （真机成功包实测）
|
||||
k == n-1 -> chunk2 = '],' （2026-10-12 实测构建）
|
||||
|
||||
做法：先按模 24 算术列出**候选** pad，再对候选三元组做结构校验
|
||||
（首段以 '{"cd":[' 开头、末段以 '"sd"' 开头、去掉 pad 后是合法 JSON）。
|
||||
校验这一步不可省 —— 字符串里的普通空格同样会命中候选判据。
|
||||
"""
|
||||
data = plain.encode("latin1")
|
||||
cands = _candidate_pads(data)
|
||||
n_struct = n_json = 0
|
||||
for (a1, b1), (a2, b2), (a3, b3) in itertools.combinations(cands, 3):
|
||||
if not (b1 <= a2 and b2 <= a3):
|
||||
continue
|
||||
segs = [data[0:a1], data[b1:a2], data[b2:a3], data[b3:]]
|
||||
# 段边界一定落在 JSON 记号边界上（3 份真机样本一致）：
|
||||
# chunk1 以 ',' 结尾；traj 是**一个**完整 JSON 值；chunk2 以 ',' 开头、以 '],' 结尾
|
||||
if not (segs[0].startswith(b'{"cd":[') and segs[0].endswith(b',')
|
||||
and segs[2].startswith(b',') and segs[2].endswith(b'],')
|
||||
# 段边界一定落在 JSON 记号边界上：
|
||||
# chunk1 = '{"cd":[' + 若干槽 + [',' 或 ''] —— 轨迹正好是第 0 槽时**没有那个逗号**
|
||||
# （真机成功包实测：chunk1 就是 '{"cd":['，随后 17 个空格 pad）
|
||||
# traj = **一个**完整 JSON 值
|
||||
# chunk2 = [',' + 若干槽] + '],' —— 轨迹正好是最后 1 槽时**没有那个前导逗号**
|
||||
if not (segs[0].startswith(b'{"cd":[')
|
||||
and (segs[0].endswith(b',') or segs[0] == b'{"cd":[')
|
||||
and segs[2].endswith(b'],')
|
||||
and (segs[2].startswith(b',') or segs[2] == b'],')
|
||||
and segs[3].startswith(b'"sd"')):
|
||||
n_struct += 1
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
json.loads(segs[1].decode("latin1")) # traj 必须是独立可解析的 JSON 值
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
n_struct += 1
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
obj = json.loads(b"".join(segs).decode("latin1"))
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001
|
||||
n_json += 1
|
||||
continue
|
||||
if "cd" not in obj or "sd" not in obj:
|
||||
n_json += 1
|
||||
continue
|
||||
return (segs[0].decode("latin1"), segs[1].decode("latin1"),
|
||||
segs[2].decode("latin1"), segs[3].decode("latin1"))
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"未能切出「四段加密」结构（候选 pad {len(cands)} 个）；这份明文可能不是 4 段格式")
|
||||
f"未能切出「四段加密」结构（候选 pad {len(cands)} 个，"
|
||||
f"边界结构不符 {n_struct} 组，拼回 JSON 校验失败 {n_json} 组）；"
|
||||
f"这份明文可能不是 4 段格式，或生成侧拼出了非法 JSON")
|
||||
|
||||
|
||||
def xtea_decrypt_bytes(data: bytes, key: List[int]) -> bytes:
|
||||
|
||||
@@ -98,17 +98,31 @@ def default_trajectory() -> List[List[int]]:
|
||||
|
||||
|
||||
def _sample_dt() -> int:
|
||||
"""采样一个事件间隔（ms）。分布按真机成功样本拟合：浏览器合并事件会出现 0。"""
|
||||
"""采样一个事件间隔（ms）——**按 6 条真机轨迹 / 360 个非首点 dt 实测重拟合**（2026-10-12）。
|
||||
|
||||
旧分布（账本里记为"旧拟合"）是拿**一条**样本估的，偏差很大：它给了
|
||||
≥50% 概率落在 0~16ms、约 6% 落在 41~200ms。真机实测分布是**紧密聚集在 16~17ms**：
|
||||
|
||||
0-4 0.28% 5-8 1.39% 9-12 6.39%
|
||||
13-16 35.56% 17-20 43.61% 21-25 4.44%
|
||||
26-40 2.78% 41-80 1.39% 81-200 2.22% >200 1.94%
|
||||
（众数 17ms×126 / 16ms×93；均值 25.2，是被极少数长停顿拉高的）
|
||||
|
||||
判据：真机 **79%** 落在 13~20ms，而我们旧实现只有约 36% ——
|
||||
"轨迹事件间隔"是服务端最便宜的一类时序特征，别再拿单条样本估分布。
|
||||
"""
|
||||
r = random.random()
|
||||
if r < 0.50:
|
||||
return random.randint(0, 16)
|
||||
if r < 0.75:
|
||||
return random.randint(17, 24)
|
||||
if r < 0.90:
|
||||
return random.randint(25, 60)
|
||||
if r < 0.98:
|
||||
return random.randint(61, 160)
|
||||
return random.randint(161, 400)
|
||||
if r < 0.0628: # ~6%：偏快的一档（9~12ms）
|
||||
return random.randint(9, 12)
|
||||
if r < 0.8472: # ~78%：主峰 13~20ms（真机 79%）
|
||||
return random.randint(13, 20)
|
||||
if r < 0.9000: # ~5%：21~25ms
|
||||
return random.randint(21, 25)
|
||||
if r < 0.9300: # ~3%：26~40ms
|
||||
return random.randint(26, 40)
|
||||
if r < 0.9700: # ~4%：41~200ms（偶尔的思考停顿）
|
||||
return random.randint(41, 200)
|
||||
return random.randint(201, 600) # ~3%：罕见的长时间歇
|
||||
|
||||
|
||||
def _to_display(x: float, y: float, img_w: int) -> Tuple[float, float]:
|
||||
@@ -117,16 +131,38 @@ def _to_display(x: float, y: float, img_w: int) -> Tuple[float, float]:
|
||||
return 20 + x * scale, 60 + y * scale
|
||||
|
||||
|
||||
REAL_TRAJECTORY_LEN = 61 # 真机硬不变量：6/6 条成功轨迹都是 61 点（见 _fit_points）
|
||||
|
||||
|
||||
def _fit_points(events: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
|
||||
"""把轨迹**补齐/截断到真机的 61 点**，末尾再钉上固定收尾 `[1,1,12]`。
|
||||
|
||||
为什么点数是硬约束：4 份真机抓包 / **6 条点选成功轨迹**，点数**统统是 61**
|
||||
（`点选.har` 里 3 次提交也一样），一条都不差 —— 这是服务端最容易查的一类
|
||||
结构特征，而旧实现每次随机 57~65 点，等于每发一枪都自带一个异常值。
|
||||
|
||||
⚠️ 补齐必须用 `[0,0,dt]`（驻留/微抖动），**不能**复制最后一个 `[dx,dy,dt]` ——
|
||||
复制会把位移量重复计入，净位移被放大（实测 166 vs 期望 139.5）。
|
||||
"""
|
||||
body = [e for e in events if e != [1, 1, 12]]
|
||||
target = REAL_TRAJECTORY_LEN - 1
|
||||
if len(body) >= target:
|
||||
body = body[:target]
|
||||
else:
|
||||
while len(body) < target: # 驻留/微抖动：位移为 0
|
||||
body.append([0, 0, _sample_dt()])
|
||||
return body + [[1, 1, 12]]
|
||||
|
||||
|
||||
def trajectory_points(click_points: Sequence[Sequence[int]],
|
||||
img_w: int = 672) -> List[List[int]]:
|
||||
"""按点击点生成鼠标轨迹：首点绝对坐标 + 增量点 + 固定收尾 `[1,1,12]`。
|
||||
|
||||
形状与真机一致（3 份样本逐字核对）:
|
||||
* 首点是**绝对坐标**（含 300~600ms 初始停顿）
|
||||
* 之后全是**增量** `[dx,dy,dt]`
|
||||
* **最后一点固定是 `[1,1,12]`** —— 真机成功样本与"没动鼠标"样本都这么收尾
|
||||
（没动鼠标时整条轨迹就是 `[[1,1,12]]`）
|
||||
dt 分布按成功样本实测拟合（旧 crypto._success_style_trajectory 的统计）。
|
||||
形状与真机一致（真机 6 条逐条核对，2026-10-12）:
|
||||
* 首点是**绝对坐标**（含一个"进入前"的停顿，真机实测 7~14766ms）
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* 之后全是**增量** `[dx,dy,dt]`，dt 分布见 `_sample_dt`
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* **最后一点固定是 `[1,1,12]`**
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* **总点数固定 61**（真机 6/6 硬不变量，见 `_fit_points`）
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"""
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scale = 320.0 / img_w
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targets = [(int(round(20 + x * scale)), int(round(60 + y * scale)))
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@@ -143,8 +179,7 @@ def trajectory_points(click_points: Sequence[Sequence[int]],
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cur = [int(nx), int(ny)]
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for _ in range(random.randint(2, 5)): # 命中后短暂驻留
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events.append([random.randint(-1, 1), random.randint(-1, 1), _sample_dt()])
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events.append([1, 1, 12]) # 固定收尾（真机如此）
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return events
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return _fit_points(events)
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def drag_trajectory_points(start: Sequence[float], end: Sequence[float],
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@@ -152,7 +187,11 @@ def drag_trajectory_points(start: Sequence[float], end: Sequence[float],
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"""滑块**拖动**轨迹：按下 -> 横向移动 -> 松手。
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与 `trajectory_points` 同一套口径（输入是背景图原始像素，输出是 iframe 显示坐标），
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同样以固定 `[1,1,12]` 收尾。速度曲线用 ease-out：人手拖动是先快后慢、末尾微调。
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同样以固定 `[1,1,12]` 收尾、dt 同一套分布。速度曲线用 ease-out：
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||||
人手拖动是先快后慢、末尾微调。
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⚠️ **拖动轨迹不套 61 点**：那个硬不变量是从**点选**轨迹量出来的（6/6），
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拖动是另一种交互（按下→横移→松手），点数按 steps 走。别外推。
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"""
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sx, sy = _to_display(float(start[0]), float(start[1]), img_w)
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ex, ey = _to_display(float(end[0]), float(end[1]), img_w)
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@@ -374,9 +413,14 @@ def build_plain(cd: Sequence[Any], rows: Sequence[Dict],
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head = ",".join(js(v) for v in cd[:k])
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tail = ",".join(js(v) for v in cd[k + 1:])
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return {
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"chunk1": '{"cd":[' + head + ",",
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# ⚠️ 逗号是**槽与槽之间**的分隔符（真机是 JSON.stringify 语义），所以两端的空区间
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# 都**不能**再补分隔逗号，否则会拼出 `{"cd":[,` 或 `...,],` 这种非法 JSON。
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# · 轨迹正好是第 0 槽 -> chunk1 就是 '{"cd":['（真机成功包实测，见账本已知 #58）
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# · 轨迹正好是最后 1 槽 -> chunk2 就是 '],'（38 槽里 k=37 的构建实测，
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# 2026-10-12；此前这里恒补前导逗号 -> 拼出非法 JSON）
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"chunk1": '{"cd":[' + (head + "," if head else ""),
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"trajectory": js(cd[k]),
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"chunk2": "," + tail + "],",
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||||
"chunk2": ("," + tail + "],") if tail else "],",
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"sd": '"sd":' + js(sd if sd is not None else {"od": "C"}) + "}",
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}
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@@ -132,14 +132,74 @@ def test_offline_generate_and_roundtrip() -> None:
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len(plain["chunk2"]), len(plain["sd"]))
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||||
def test_build_plain_trajectory_first() -> None:
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||||
"""轨迹就在第 0 槽时，chunk1 里没有任何槽 —— 不能再补分隔逗号。
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实测触发场景：某些构建的清单里轨迹模块排在第 0 位，那样会拼出 `{"cd":[,`
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—— 非法 JSON，服务端返回 errorCode=12。
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"""
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import json as _json
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from tcaptcha.telemetry.values import build_plain, trajectory_index
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rows = [{"name": "trajectory"}, {"name": "platform"}, {"name": "constant_98k"}]
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||||
assert trajectory_index(rows) == 0
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cd = [[[1, 1, 12]], "MacIntel", "98k"]
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||||
p = build_plain(cd, rows)
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||||
assert p["chunk1"] == '{"cd":[', repr(p["chunk1"])
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assert _json.loads(p["chunk1"] + p["trajectory"] + p["chunk2"] + p["sd"])["cd"] == cd
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||||
# 轨迹在中间时，chunk1 仍必须以 ',' 结尾（真机实测口径）
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rows2 = [{"name": "platform"}, {"name": "trajectory"}, {"name": "constant_98k"}]
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||||
p2 = build_plain(["MacIntel", [[1, 1, 12]], "98k"], rows2)
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||||
assert p2["chunk1"].endswith(",") and p2["chunk2"].startswith(",")
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||||
def test_build_plain_trajectory_last() -> None:
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||||
"""轨迹就在**最后 1 槽**时，chunk2 里没有任何槽 —— 不能再补前导逗号。
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实测触发场景（2026-10-12）：38 槽里有构建把轨迹排在 k=37（最后），
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旧写法恒拼 `,],` -> 整段变成 `{"cd":[...,],` 非法 JSON。
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本题同时钉住「切分器必须接受 `],` 这种对称边界」。
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"""
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import base64 as _b64
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import json as _json
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from tcaptcha.telemetry.crypto import DEFAULT_KEY
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||||
from tcaptcha.telemetry.values import build_plain, trajectory_index
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||||
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||||
rows = [{"name": "platform"}, {"name": "constant_98k"}, {"name": "trajectory"}]
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||||
assert trajectory_index(rows) == 2
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||||
cd = ["MacIntel", "98k", [[1, 1, 12]]]
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||||
p = build_plain(cd, rows)
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assert p["chunk2"] == "],", repr(p["chunk2"])
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whole = p["chunk1"] + p["trajectory"] + p["chunk2"] + p["sd"]
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assert _json.loads(whole)["cd"] == cd
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# 旧写法（恒补前导逗号）拼出来的确实是非法 JSON —— 这正是当年 12 的成因之一
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bad = p["chunk1"] + p["trajectory"] + "," + p["chunk2"] + p["sd"]
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try:
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_json.loads(bad)
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raise AssertionError("旧写法应当拼出非法 JSON")
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except ValueError:
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pass
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# 走完整加密 -> 解密 -> 切分：切分器要吃下 `],` 这种边界
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collect = build_collect(p["chunk1"], p["trajectory"], p["chunk2"], p["sd"], DEFAULT_KEY)
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dec = xtea_decrypt_bytes(_b64.b64decode(collect), DEFAULT_KEY).decode("latin1").rstrip("\x00")
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||||
assert split_collect_segments(dec) == (p["chunk1"], p["trajectory"], p["chunk2"], p["sd"])
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def main() -> int:
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selfcheck()
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test_split_single_space_pad()
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test_split_ignores_space_inside_string()
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test_build_collect_roundtrip_single_space_pad()
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||||
test_offline_generate_and_roundtrip()
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||||
test_build_plain_trajectory_first()
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||||
test_build_plain_trajectory_last()
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print("✅ crypto 纯算法自检通过 (XTEA 往返 + encrypt_string 一致性"
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||||
" + 四段切分回归 + 纯离线闭环)")
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||||
" + 四段切分回归 + 纯离线闭环 + 轨迹首/末槽边界)")
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return 0
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